CN108897940A - 基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的单向耦合方法 - Google Patents
基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的单向耦合方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出了一种基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的单向耦合方法,包括以下步骤:步骤1,获取分布式水文模型计算所得的小时尺度净雨量栅格数据;步骤2,采用插值法将小时尺度栅格数据转化为与二维水动力模型时间步长一致的秒尺度栅格数据;步骤3,降尺度后的栅格数据即可作为驱动条件,输入二维水动力模型中质量守恒方程的源项进行水动力计算。本发明方法中基于栅格尺度建立从分布式水文模型到二维水动力模型的单向耦合,保证了水循环过程的连贯性,解决了传统方法中由空间尺度不统一带来的质量不守恒问题。本发明方法还具有计算过程简单、好操作、易推广等优势。
Description
技术领域
本发明涉及水文模型和水动力模型耦合计算技术领域,特别涉及一种基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的耦合方法。
背景技术
分布式水文模型是目前研究流域洪水预报的主要工具。在模型应用中,一般利用DEM生成数字流域,在每个小的子流域(或DEM网格)上应用水文模型模拟产流过程来推求径流值,再进行汇流演算,最后求得每个子流域(或网格)出口断面处的流量过程、峰值流量及洪水到达时间等洪水预报数据。
基于二维浅水动力学方程的水动力模型,常用于洪水过程模拟,可模拟复杂流态的动力过程,更加适用于具有突发性、水量集中、流速大等特点的暴雨洪水模拟,可反映出暴雨洪水特征值在空间和时间上的分布和动态变化。
为综合分布式水文模型和二维水动力模型的优点,采用水文模型和水动力模型耦合的方法进行流域洪水预报。常用的耦合方法可分为单向耦合法和双向耦合法两类。其中,单向耦合法是利用水文模型模拟流域的降雨产流、区域汇流和出流过程,提供区域出流过程作为水动力学模型的输入条件,采用水动力学模型模拟河道或重点区域的洪水过程,即两者之间通过边界条件的衔接,实现水文模型与水动力学模型的耦合。
实际应用和深入研究表明,通过边界条件连接存在一些缺点:(1)两者在空间尺度上存在巨大差别,前者(水文模型)的计算区域为整个流域,后者(水动力模型)的计算区域为河道或流域中的某个区域;(2)两者的空间差异导致纵向和横向汇入后者的净雨量无法完全通过边界条件体现,导致整体质量不守恒;(3)两者机制上的差异导致流域水循环过程模拟上的不连贯性。
发明内容
针对现有方法的不足,本发明针对水文-水动力单向耦合方法在空间尺度、质量守恒和连贯性这三个难点问题,提出一种基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的单向耦合方法。
为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:
一种基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的单向耦合方法,包括以下步骤:
步骤1,获取分布式水文模型计算所得的小时尺度净雨量栅格数据ri,j;
步骤2,采用插值法将小时尺度栅格数据转化为与二维水动力模型时间步长一致的秒尺度栅格数据
步骤3,降尺度后的栅格数据即可作为驱动条件,输入二维水动力模型中质量守恒方程的源项进行水动力计算,即源项在数值上等于
步骤4,根据上述方法的具体计算方法如下:
其中,ri,j表示分布式水文模型计算所得的小时尺度净雨量;i,j为栅格序号;n代表当前计算步骤;Δtn为水动力模型当前计算步骤的时间步长;3600代表一小时包含3600秒;表示秒尺度净雨量;为水动力模型质量守恒方程的源项。
本发明的特征在于:分布式水文模型和二维水动力模型基于同一个矩形网格;采用插值法对栅格数据进行降尺度处理;降尺度处理后的净雨量栅格数据可直接输入到二维水动力模型质量守恒方程的源项。
与现有技术相比,本发明具有以下优点和有益效果:
(1)基于栅格尺度完成分布式水文模型和二维水动力模型的耦合,保证了栅格尺度上对水循环模拟的连贯性;
(2)结合二维水动力模型的自适应时间步长,采用插值法对净雨量栅格数据进行降尺度计算,确保了二维水动力模型计算的稳定性并降低了误差;
(3)纵向净雨量直接输入二维水动力模型进行计算,保证了系统整体上的质量守恒。
本发明方法中基于栅格尺度建立从分布式水文模型到二维水动力模型的单向耦合,保证了水循环过程的连贯性,解决了传统方法中由空间尺度不统一带来的质量不守恒问题。本发明方法还具有计算过程简单、好操作、易推广等优势。
附图说明
附图1为本发明基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的单向耦合方法的流程图;
附图2为本发明方法具体实例中出口断面模拟流量序列和实测流量序列的对比验证示意图。
具体实施方式
以下通过实例,并结合附图对本发明的技术方案做进一步具体说明。
如附图1所示,基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的单向耦合方法,包括如下步骤:
步骤1,数据准备。确定研究区域、所用模型和参数取值后,运行分布式水文模型得到小时尺度净雨量栅格数据ri,j。
具体的,下面对获得小时尺度净雨量栅格数据ri,j的过程进行说明:
首先,获取分布式水文模型和二维水动力模型所需基础数据,基于与地面高程数据DEM栅格数据文件相一致的规则笛卡尔计算网格构建覆盖全流域的水文模型和水动力模型,基于此计算网格提取土地利用类型数据;并根据每个计算栅格的土地利用类型,查表得到各栅格的糙率系数。其中,分布式水文模型所需基础数据,包括:地面高程数据(DEM)、土地利用数据、土壤类型数据、气象数据,其中,气象数据为驱动条件,其它数据为初始条件。
二维水动力模型所需基础数据,包括:地面高程数据、土地利用数据、净雨量,其中净雨量为驱动条件,其它数据为初始条件,且净雨量通过分布式水文模型计算得到的,它是两个模型耦合连接的纽带,也是水文模型和水动力模型耦合的关键条件。
然后,设置水文模型和水动力模型采用与地面高程数据DEM栅格数据文件相一致的规则笛卡尔计算网格,利用ArcGIS将土地利用数据处理为与地面高程数据DEM相同栅格的数据文件;根据每个栅格的土地利用类型,可查经验糙率系数表得到糙率系数(即曼宁系数),糙率系数是二维水动力模型的唯一参数。
然后根据所述的基础数据构建全流域水文模型,包括:采用已有的分布式水文模型计算全流域的产流过程即降雨、下渗、蒸散发,得到每个计算栅格中的净雨量。在本步骤中,计算全流域的产流过程即降雨、下渗、蒸散发,得到每个计算栅格中的净雨量,包括:净雨量=降雨量-下渗量-蒸散发量。本步骤可采用不同的分布式水文模型。虽然不同的分布式水文模型在功能上有所差别,但只要具有计算下渗、蒸散发功能的分布式水文模型即可使用,目的是得到每个计算栅格中的净雨量(小时/天尺度)。
步骤2,数据降尺度。采用插值方法将小时尺度的栅格数据ri,j转化为与二维水动力模型时间步长一致的秒尺度栅格数据
步骤3,输入计算。将降尺度后的栅格数据作为驱动条件,输入二维水动力模型中质量守恒方程的源项进行水动力计算。
步骤4,根据上述方法的具体计算方法如下:
其中,ri,j表示分布式水文模型计算所得的小时尺度净雨量;i,j为栅格序号;n代表当前计算步骤;Δtn为水动力模型当前计算步骤的时间步长;3600代表一小时包含3600秒;表示秒尺度净雨量;为水动力模型质量守恒方程的源项。
附图2本发明方法具体实例中出口断面模拟流量序列和实测流量序列的对比验证的示意图。
与现有技术相比,本发明具有以下优点和有益效果:
(1)基于栅格尺度完成分布式水文模型和二维水动力模型的耦合,保证了栅格尺度上对水循环模拟的连贯性;
(2)结合二维水动力模型的自适应时间步长,采用插值法对净雨量栅格数据进行降尺度计算,确保了二维水动力模型计算的稳定性并降低了误差;
(3)纵向净雨量直接输入二维水动力模型进行计算,保证了系统整体上的质量守恒。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。
Claims (3)
1.一种基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的单向耦合方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,获取分布式水文模型计算所得的小时尺度净雨量栅格数据;
步骤2,采用插值法将小时尺度栅格数据转化为与二维水动力模型时间步长一致的秒尺度栅格数据;
步骤3,降尺度后的栅格数据即可作为驱动条件,输入二维水动力模型中质量守恒方程的源项进行水动力计算;
步骤4,根据上述方法的具体计算方法如下:
式(1)为插值法公式(步骤2),其中,ri,j表示分布式水文模型计算所得的小时尺度净雨量;i,j为栅格序号;n代表当前计算步骤;Δtn为水动力模型当前计算步骤的时间步长;3600代表一小时包含3600秒;表示秒尺度净雨量,式(2)为每个时间步长质量守恒方程源项的计算公式(步骤3),其中,为水动力模型质量守恒方程的源项。
2.如权利要求1所述的基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的单向耦合方法,其特征在于,在所述步骤1中,此处获得的净雨量栅格数据的前提是分布式水文模型与二维水动力模型的构建基于同一个矩形网格,旨在保证两者在空间离散上的一致性。
3.如权利要求1所述的基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的单向耦合方法,其特征在于,在所述步骤2中,此处二维水动力模型的时间步长为自适应时间步长,即二维水动力模型完成每一个时间步长后将根据水深和速度的关系重新计算下一个时间步长的大小,因此此处的时间步长为一个变量。
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